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对未来的愿景：基于价值的实验室医学
诊断，网络，远程患者监控，脱离创新），将实验室数据转换为临床信息和可测量结果，可持续性，拜访，伦理学，伦理学（例如，患者权力和数据保护，数据保护，大数据分析，大数据，大数据，科学出版物）。教育和培训也至关重要，以及对专业未来的考虑，这将在很大程度上受到自动化，信息技术，人工智能智能以及有关体外诊断的法规的影响。这份集体意见论文由摘要组成，该论文是从两天的欧洲实验室医学联合会（EFLM）战略会议上发表的摘要组成的，“未来的愿景：基于价值的实验室医学”（意大利Padova；意大利帕德沃； 2024年9月23日至24日），旨在
对未来的愿景：基于价值的实验室医学
诊断，网络，远程患者监控，脱离创新），将实验室数据转换为临床信息和可测量结果，可持续性，拜访，伦理学，伦理学（例如，患者权力和数据保护，数据保护，大数据分析，大数据，大数据，科学出版物）。教育和培训也至关重要，以及对专业未来的考虑，这将在很大程度上受到自动化，信息技术，人工智能智能以及有关体外诊断的法规的影响。这份集体意见论文由摘要组成，该论文是从两天的欧洲实验室医学联合会（EFLM）战略会议上发表的摘要组成的，“未来的愿景：基于价值的实验室医学”（意大利Padova；意大利帕德沃； 2024年9月23日至24日），旨在
视图中的模型，版本死亡002 ∗
基于这些原始数据变量，视图还通过应用数据转换（例如时间和空间滞后，填充丢失数据的弹药）以及其他常见的数据处理技术来构建一组其他变量。一起，通知各种视图模型的原始和处理的数据变量被称为功能，这些功能将基于功能集分组为基于功能集；它们与他们得出的数据提供商相关的总体主题，以优化性能。表1和表2中的Prio-Grid级别列出了该国级别的概述。输入变量和转换的完整列表可以在视图中找到存储库，有关国家 /地区级别，请参见CM_QUERYSETS，有关PRIO-GRID级别，请参见PGM_QUERYSETS。有关转换的更多详细信息，请在视图转换库中咨询源代码。
SSBM日内瓦程序大纲
本课程的目的是帮助您发展精通数据的经理的技能，他们是不一定是数据科学专家的经理，而是了解分析能够和不能做什么，如何提出正确的问题，最重要的是，如何解释数据以做出更好的决策。为此，我们将研究几种基本分析技术，重点介绍您如何在实践中应用它们，解释其产出，建立直觉并在决策中利用它们。具体来说，我们将重点关注数据探索，数据聚合，数据可视化，各种分析和软件工具，例如Excel，Power Query，Power BI，Python，SQL，SQL，Azure ML，机器学习等。在各种数据集中，您将能够对数据有意义，并将数据转换为可管理的洞察力以进行决策。
对未来的愿景：基于价值的实验室医学
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以用户为中心的方法开发分析美国联邦法院数据的人工智能系统
摘要 我们实施了以用户为中心的方法来设计人工智能 (AI) 系统，该系统让用户能够访问有关美国联邦法院系统运作的信息，无论他们的技术背景如何。目前，与联邦司法机构相关的大多数记录都是通过联邦系统提供的，该系统不支持旨在发现法院活动系统模式的探索。此外，许多用户缺乏进行自己的分析和将数据转换为信息所需的数据分析技能。我们进行了访谈、观察和调查，以发现用户的需求，并讨论根据这些需求开发一个直观的平台，使法律学者、律师和记者能够找到有关联邦法院系统的更高级问题的答案。我们报告可用性测试的结果，并讨论设计对人工智能和法律从业者和研究人员的影响。
机载激光 (LiDAR) 水深测量，用于精确捕获和...
精确监测河床、水道、湖泊和水坝，即空中激光（LiDAR）测深。它提供了同时确定浅水系统深度和其所属可淹没地区的地形的机会，所有这些都具有无与伦比的一致性和细节水平。报告中对使用两种不同的激光扫描仪（RIEGL LMS-Q680i 和 RIEGL VQ-820-G 地形水文机载激光扫描仪）扫描奥古斯塔河部分获得的数据进行了重要的比较分析，并提出了一些结论和建议，用于在实践中使用所研究的技术。强调需要研究单位、企业和社会管理领域之间密切合作和伙伴关系，以充分和多方面利用这些现代传感器的巨大潜力，优化将数据转换为信息系统的方法，并改善水资源的利用和紧急情况和灾难中的人口保护。 РЕЗЮМЕ